Preparation of ferric oxide powders by ultrasonic‐assisted impinging stream reaction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, Fe 3 O 4 powder was prepared by the chemical precipitation method using impinging stream technology. The influences of feed flow rate, L / D , reactant concentration, ratio of iron ion concentration, reaction temperature, and impact time on the size and distribution of particles were investigated by the orthogonal experiment method. The microstructure and morphology of Fe 3 O 4 powders were characterized by scanning electron microscopy, X‐ray diffractometer, and granulometer. The results showed that when ratio of iron ion concentration c (Fe 2+ ): c (Fe 3+ ) = 0.75, reactant concentration c (Fe 3+ ) = 0.4 mol · L −1 , feed flow rate Q = 800 L · h −1 , L / D = 3, reaction temperature T = 20°C, impact time t = 50 min, the prepared Fe 3 O 4 had an average particle size of 1.815 μm and the most uniform distribution. The influence of ultrasonic enhancement on the mixing process and powder preparation in an impinging stream reactor was investigated. The size and distribution of the powders were significantly affected by ultrasonic enhancement. With the increase in ultrasonic power, the particle size of the powders decreased and the distribution became narrower. The particle size was reduced by 68.78%, and the particle distribution range was narrowed by 84.34% under ultrasound enhancement. This study promised the effective utilization of ultrasonic cavitation in the optimization of experimental equipment and the preparation of ultrafine powder, which provides a basis for process optimization of powder preparation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».